OpenCL 第5課:向量相加

OpenCL程式分為兩個部份，一部份是核心代碼，負責具體算法。另一部份是主程式負責初始化OpenCL和準備資料。主程式加載核心代碼，并按照即定方法進行運算。

核心代碼可以寫在主程式裡面，也可以寫在另一個文本檔案裡，有點像DX中的HLSL和OPENGL裡的GLSL。哈哈，明白意思就行了。我們用第一種方法，把代碼跟源程式分開寫。

調用OpenCL大至分7個步驟

1：初始化OpenCL

2：建立上下文裝置

3：建立指令隊列

4：建立資料緩沖區

5：将資料上傳到緩沖區

6：加載編譯代碼，建立核心調用函數

7：設定參數，執行核心

8：讀回計算結果。

下面我們通過一個向量相加的程式來了解OpenCL 。有A，B兩個四維向量，相加後值存在C向量裡。OpenCL會根據使用者提供的維數，将向量分解成多個任務分發給多個CPU計算。

源碼分兩部份

（一）vecadd.cl核心代碼。

?

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__kernel void vecAdd(__global int * A, __global int * B, __global int * C) { //擷取目前工作項所在位置（線程索引号） int idx = get_global_id(0); C[idx] = A[idx] + B[idx]; }

__kernel 指明這是一個OpenCL核心，__global 說明指針指向的是全局的裝置記憶體空間，其它的就是C語言的函數的文法。kernel必須傳回空類型。

（二）main.cpp代碼

?

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#include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <string> #include <CL/cl.h>//包含CL的頭檔案 using namespace std; //四維向量 #define elements 4 //從外部檔案擷取cl核心代碼 bool GetFileData( const char * fname,string& str) { FILE * fp = fopen (fname, "r" ); if (fp==NULL) { printf ( "no found file\n" ); return false ; } int n=0; while ( feof (fp)==0) { str += fgetc (fp); } return true ; } int main() { //先讀外部CL核心代碼，如果失敗則退出。 //代碼存buf_code裡面 string code_file; if ( false == GetFileData( "vecadd.cl" ,code_file)) return 0; char * buf_code = new char [code_file.size()]; strcpy (buf_code,code_file.c_str()); buf_code[code_file.size()-1] = NULL; //聲明CL所需變量。 cl_device_id device; cl_platform_id platform_id = NULL; cl_context context; cl_command_queue cmdQueue; cl_mem bufferA,bufferB,bufferC; cl_program program; cl_kernel kernel = NULL; //我們使用的是一維向量 //設定向量大小（維數） size_t globalWorkSize[1]; globalWorkSize[0] = elements; cl_int err; int * buf_A = new int [elements]; int * buf_B = new int [elements]; int * buf_C = new int [elements]; size_t datasize = sizeof ( int ) * elements; buf_A[0] = 1; buf_A[1] = 2; buf_A[2] = 3; buf_A[3] = 4; buf_B[0] = 5; buf_B[1] = 6; buf_B[2] = 7; buf_B[3] = 8; //step 1:初始化OpenCL err = clGetPlatformIDs(1,&platform_id,NULL); if (err!=CL_SUCCESS) { cout<< "clGetPlatformIDs error" <<endl; return 0; } //這次我們隻用CPU來進行并行運算，當然你也可以該成GPU clGetDeviceIDs(platform_id,CL_DEVICE_TYPE_CPU,1,&device,NULL); //step 2:建立上下文 context = clCreateContext(NULL,1,&device,NULL,NULL,NULL); //step 3:建立指令隊列 cmdQueue = clCreateCommandQueue(context,device,0,NULL); //step 4:建立資料緩沖區 bufferA = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, datasize,NULL,NULL); bufferB = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_ONLY, datasize,NULL,NULL); bufferC = clCreateBuffer(context, CL_MEM_WRITE_ONLY, datasize,NULL,NULL); //step 5:将資料上傳到緩沖區 clEnqueueWriteBuffer(cmdQueue, bufferA,CL_FALSE, 0,datasize, buf_A,0, NULL,NULL); clEnqueueWriteBuffer(cmdQueue, bufferB,CL_FALSE, 0,datasize, buf_B,0, NULL,NULL); //step 6:加載編譯代碼,建立核心調用函數 program = clCreateProgramWithSource(context,1, ( const char **)&buf_code, NULL,NULL); clBuildProgram(program,1,&device,NULL,NULL,NULL); kernel = clCreateKernel(program, "vecAdd" ,NULL); //step 7:設定參數，執行核心 clSetKernelArg(kernel,0, sizeof (cl_mem),&bufferA); clSetKernelArg(kernel,1, sizeof (cl_mem),&bufferB); clSetKernelArg(kernel,2, sizeof (cl_mem),&bufferC); clEnqueueNDRangeKernel(cmdQueue,kernel, 1,NULL, globalWorkSize, NULL,0,NULL,NULL); //step 8:取回計算結果 clEnqueueReadBuffer(cmdQueue,bufferC,CL_TRUE,0, datasize,buf_C,0,NULL,NULL); //輸出計算結果 cout<< "[" <<buf_A[0]<< "," <<buf_A[1]<< "," <<buf_A[2]<< "," <<buf_A[3]<< "]+[" <<buf_B[0]<< "," <<buf_B[1]<< "," <<buf_B[2]<< "," <<buf_B[3]<< "]=[" <<buf_C[0]<< "," <<buf_C[1]<< "," <<buf_C[2]<< "," <<buf_C[3]<< "]" <<endl; //釋放所有調用和記憶體 clReleaseKernel(kernel); clReleaseProgram(program); clReleaseCommandQueue(cmdQueue); clReleaseMemObject(bufferA); clReleaseMemObject(bufferB); clReleaseMemObject(bufferC); clReleaseContext(context); delete buf_A; delete buf_B; delete buf_C; delete buf_code; return 0; }

運算結果：

 [1,2,3,4] + [5,6,7,8] = [6,8,10,12]